Vergelijking van de geschiktheid van Nvidia GPU’s voor AI
AI vereist veel energie...
In de warboel van de moderne wereld vergelijk ik hier de technische specificaties van verschillende kaarten die geschikt zijn voor AI-taken (Diep leren, Objectdetectie en LLM’s). Ze zijn echter allemaal ontzettend duur.
Voor meer informatie over hoe de keuze van GPU de LLM-doorvoer, VRAM-beperkingen en benchmarks over verschillende runtimes beïnvloedt, zie LLM-prestaties: benchmarks, bottlenecks en optimalisatie. Voor een bredere aankoopgids voor 2026 die ook AMD- en Intel-opties omvat, zie GPU’s voor AI in 2026: NVIDIA, AMD en Intel vergeleken.
Dit is een door AI gegenereerde afbeelding. Neem het niet te serieus…
Laten we eens kijken naar andere opties, gewoon om rond te kijken
| Kaart | VRAM | Busbreedte | Geheugenbandbreedte | CUDA-kernen | Tensor-kernen | Vermogen (W) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4060 Ti 16GB | 16 GB | 128-bit | 288 GB/s | 4.352 | 136 | 165 |
| RTX 4070 Ti 16GB | 16 GB | 256-bit | 672 GB/s | 7.680 | 240 | 285 |
| RTX 4080 16GB | 16 GB | 256-bit | 716,8 GB/s | 9.728 | 304 | 320 |
| RTX 4080 Super 16GB | 16 GB | 256-bit | 736 GB/s | 10.240 | 320 | 320 |
| RTX 4090 24GB | 24 GB | 384-bit | 1008 GB/s | 16.384 | 512 | 450 |
| RTX 5060 Ti 16GB | 16 GB | 128-bit | 448 GB/s | 4.608 | 144 | 180 |
| RTX 5070 Ti 16GB | 16 GB | 256-bit | 896 GB/s | 8.960 | 280 | 300 |
| RTX 5080 16GB | 16 GB | 256-bit | 896 GB/s | 10.752 | 336 | ~320 |
| RTX 5090 32GB | 32 GB | 512-bit | 1792 GB/s | 21.760 | 680 | ~450 |
| RTX 2000 Ada | 16 GB | 128-bit | 224 GB/s | 2.816 | 88 | 70 |
| RTX 4000 Ada | 20 GB | 160-bit | 280 GB/s | 6.144 | 192 | 70 |
| RTX 4500 Ada | 24 GB | 192-bit | 432 GB/s | 7.680 | 240 | 210 |
| RTX 5000 Ada | 32 GB | 256-bit | 576 GB/s | 12.800 | 400 | 250 |
| RTX 6000 Ada | 48 GB | 384-bit | 960 GB/s | 18.176 | 568 | 300 |
Geschatte LLM-snelheid per GPU (Qwen 3.6 27B als referentie)
De onderstaande tabel schat de generatie- en prompt-doorvoer op basis van één gemeten referentiewaarde (RTX 4080 16GB) en schaalt de resultaten vervolgens op basis van het aantal CUDA-kernen en de geheugenbandbreedte. Dit biedt een praktisch referentiepunt bij het vergelijken van NVIDIA-kaarten voor lokale inferentie.
| GPU | CUDA-kernen | Bandbreedte | Geschatte Gen (t/s) | Geschatte Prompt (t/s) | Geschatte MTP max 2 Gen | Geschatte MTP max 2 Prompt |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4080 16GB | 8.192 | 912 GB/s | 45 (gemeten) | 200 (gemeten) | 75 (gemeten) | 151 (gemeten) |
| RTX 4090 24GB | 12.000 | 1.008 GB/s | ~50 | ~260 | ~82 | ~220 |
| RTX 5060 Ti 16GB | 4.608 | 448 GB/s | ~22 | ~100 | ~38 | ~76 |
| RTX 5070 12GB | 6.144 | 672 GB/s | ~34 | ~140 | ~58 | ~114 |
| RTX 5070 Ti 16GB | 8.960 | 896 GB/s | ~44 | ~190 | ~74 | ~145 |
| RTX 5080 16GB | 10.752 | 960 GB/s | ~45 | ~250 | ~76 | ~195 |
| RTX 5090 32GB | 21.760 | 1.792 GB/s | ~85 | ~390 | ~140 | ~310 |
| RTX PRO 4000 24GB | 6.144 | 672 GB/s | ~34 | ~140 | ~58 | ~114 |
| RTX PRO 4500 32GB | 7.680 | 896 GB/s | ~44 | ~175 | ~74 | ~138 |
| RTX PRO 5000 48GB | 12.800 | 1.344 GB/s | ~60 | ~300 | ~100 | ~240 |
| RTX PRO 6000 96GB | 21.760 | 1.792 GB/s | ~85 | ~390 | ~140 | ~310 |
Deze cijfers zijn ruwe schattingen, geen benchmarkresultaten voor elke kaart. De werkelijke snelheid hangt af van de modelgrootte, kwantisatie, contextlengte en softwarestack. De prestaties kunnen sterk afnemen als een model niet volledig in het VRAM past en er wordt overgeschakeld naar CPU-geheugen.
Voor gemeten cross-platform resultaten, zie NVIDIA DGX Spark versus Mac Studio versus RTX-4080. Voor keuzes van modellen die in het VRAM passen, zie Beste LLM op 16 GB VRAM GPU.
Geheugenbandbreedte:
- RTX 5090 (1792 GB/s), dan RTX 4090 (1008 GB/s), dan RTX 6000 Ada (960 GB/s)
Tensor-kernen:
- RTX 5090 (680), dan RTX 6000 Ada (568), dan RTX 4090 (512)
CUDA-kernen:
- RTX 5090 (21.760), dan RTX 6000 Ada (18.176), dan RTX 4090 (16.384)
Geheugen (RAM/VRAM):
- RTX 6000 Ada (48 GB), dan RTX 5090 en RTX 5000 Ada (32 GB), dan RTX 4090 (24 GB)
Prijzen in Australië
- RTX 6000 Ada: 12.000 AUD
- RTX 5090: 6.000 AUD
- RTX 5000 Ada: 7.000 AUD
- RTX 4090: uitverkocht
Beste consumenten-GPU voor LLM
Ik denk nog steeds dat de RTX 5090 de beste keuze is voor machine learning, diep leren, AI en zelfs LLM’s :)…
Werkelijke prijzen
Een beetje prijzig…
En de werkelijke prijzen van de RTX 5090 zijn 50% hoger dan verwacht. Kijk eens hier!
Dit is van 15/05/2025
Om LLM-benchmarks, VRAM-eisen en prestatieafstelling op verschillende GPU’s en runtimes te verkennen, bekijk onze hub LLM-prestaties: benchmarks, bottlenecks en optimalisatie. Voor planning met meerdere GPU’s en platformen, zie AI-infrastructuur op consumentenhardware en LLM-prestaties en PCIe-lanes.
